Preparando o ambiente com os pacotes necessários para a análise.

library(dplyr)
library(readxl)
library(tidyr)

Taxa de mortalidade padronizada

Vamos calcular cada ano separadamente.

Tratamentos sobre a população do Censo 2022

pop_censo <-
  read_excel("dados/populacao_BRASIL_censo_2022.xlsx") |> 
  filter(Idade != "Total") |> 
  select(-Todos) |> 
  gather(key = "Sexo", value = "Pop_censo",
         2:3) |> 
  mutate(Sexo = if_else(Sexo == "Homem",
                        "Masculino","Feminino"))

DT::datatable(pop_censo)

As populações para os sexos masculino e feminino são, respectivamente, 98.532.431 e 104.548.325

pop_censo |> 
  group_by(Sexo) |> 
  summarise(populacao = sum(Pop_censo))
## # A tibble: 2 × 2
##   Sexo      populacao
##   <chr>         <dbl>
## 1 Feminino  104548325
## 2 Masculino  98532431

Fazendo os cálculos para 2020

O primeiro passo consiste em calcular a taxa de mortalidade específica.

Houve uma quantidade considerável de valores nulos para alguns estados (ex.: Paraná). Por hora, vou retirar o estado para conseguir rodar tudo, mas tendo uma carga de dados atualizada é só rodar novamente sem o último filter.

sim_2020 <- read_excel("dados/redistribucao_CG_DO_2020.xlsx")

sim_2020_tratado <- 
  sim_2020 |> 
  mutate(taxa_especifica = (obito/populacao) * 100000) |> 
  mutate(taxa_especifica = round(taxa_especifica, 4))

Agora vamos fazer os seguintes procedimentos:

  1. Juntar as bases de taxa de mortalidade específica com a população padronizada pelo censo 2022;

  2. Calcular o total de óbitos esperados;

  3. Calcular a taxa de mortalidade padronizada.

sim_2020_tratado_censo <- 
  sim_2020_tratado |> 
  left_join(pop_censo,
            by = c("idade"="Idade","sexo"="Sexo")) |> 
  mutate(obitos_esperados = (Pop_censo * taxa_especifica)/100000)

Por fim, vamos calcular a taxa padronizada.

sim_2020_padronizado <- 
  sim_2020_tratado_censo |> 
  group_by(ano, uf, cdmun, sexo, causa) |> 
  summarise(total_obitos_esperados = sum(obitos_esperados)) |> 
  mutate(total_obitos_esperados = round(total_obitos_esperados, 2)) %>% 
  mutate(taxa_mortalidade_pad = 
                          case_when(sexo == "Masculino" ~ 
                                            (total_obitos_esperados/98532431) * 100000,
                                    sexo == "Feminino" ~
                                            (total_obitos_esperados/104548325) * 100000)) |>   
  mutate(taxa_mortalidade_pad = round(taxa_mortalidade_pad, 2))
## `summarise()` has grouped output by 'ano', 'uf', 'cdmun', 'sexo'. You can
## override using the `.groups` argument.
DT::datatable(sim_2020_padronizado)
## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big for
## client-side DataTables. You may consider server-side processing:
## https://rstudio.github.io/DT/server.html

Vamos aplicar todos os procedimentos realizados para o ano de 2020, para os anos de 2021 e 2022. #2021

Houve uma quantidade considerável de valores nulos para alguns estados (ex.: Paraná). Por hora, vou retirar o estado para conseguir rodar tudo, mas tendo uma carga de dados atualizada é só rodar novamente sem o último filter.

sim_2021 <- read_excel("dados/redistribucao_CG_DO_2021.xlsx")

sim_2021_tratado <- 
  sim_2021 |> 
  mutate(taxa_especifica = (obito/populacao) * 100000) |> 
  mutate(taxa_especifica = round(taxa_especifica, 4)) 

sim_2021_tratado_censo <- 
  sim_2021_tratado |> 
  left_join(pop_censo,
            by = c("idade"="Idade","sexo"="Sexo")) |> 
  mutate(obitos_esperados = 
           (Pop_censo * taxa_especifica)/100000)

sim_2021_padronizado <- 
  sim_2021_tratado_censo |> 
  group_by(ano, uf, cdmun, sexo, causa) |> 
  summarise(total_obitos_esperados = sum(obitos_esperados)) |> 
  mutate(total_obitos_esperados = round(total_obitos_esperados, 2)) %>% 
  mutate(taxa_mortalidade_pad = 
                          case_when(sexo == "Masculino" ~ 
                                            (total_obitos_esperados/98532431) * 100000,
                                    sexo == "Feminino" ~
                                            (total_obitos_esperados/104548325) * 100000)) |>   
  mutate(taxa_mortalidade_pad = round(taxa_mortalidade_pad, 2))
## `summarise()` has grouped output by 'ano', 'uf', 'cdmun', 'sexo'. You can
## override using the `.groups` argument.
DT::datatable(sim_2021_padronizado)
## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big for
## client-side DataTables. You may consider server-side processing:
## https://rstudio.github.io/DT/server.html

2022

sim_2022 <- read_excel("dados/redistribucao_CG_DO_2022.xlsx")

sim_2022_tratado <- 
  sim_2022 |> 
  mutate(taxa_especifica = (obito/populacao) * 100000) |> 
  mutate(taxa_especifica = round(taxa_especifica, 4)) 

sim_2022_tratado_censo <- 
  sim_2022_tratado |> 
  left_join(pop_censo,
            by = c("idade"="Idade","sexo"="Sexo")) |> 
  mutate(obitos_esperados = 
           (Pop_censo * taxa_especifica)/100000)

sim_2022_padronizado <- 
  sim_2022_tratado_censo |> 
  group_by(ano, uf, cdmun, sexo, causa) |> 
  summarise(total_obitos_esperados = sum(obitos_esperados)) |> 
  mutate(total_obitos_esperados = round(total_obitos_esperados, 2)) %>% 
  mutate(taxa_mortalidade_pad = 
                          case_when(sexo == "Masculino" ~ 
                                            (total_obitos_esperados/98532431) * 100000,
                                    sexo == "Feminino" ~
                                            (total_obitos_esperados/104548325) * 100000)) |>   
  mutate(taxa_mortalidade_pad = round(taxa_mortalidade_pad, 2))
## `summarise()` has grouped output by 'ano', 'uf', 'cdmun', 'sexo'. You can
## override using the `.groups` argument.
DT::datatable(sim_2022_padronizado)
## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big for
## client-side DataTables. You may consider server-side processing:
## https://rstudio.github.io/DT/server.html

Juntando tudo em um só arquivo.

resultado <- rbind(sim_2020_padronizado,
                   sim_2021_padronizado,
                   sim_2022_padronizado)

writexl::write_xlsx(resultado, "taxas_padronizadas_correcao.xlsx")